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基于MoblieNetV2的焊接件外观缺陷检测研究
1
作者
杨绚渊
王宜怀
《传感技术学报》
北大核心
2025年第9期1575-1586,共12页
针对电子接插件生产过程中表面焊点的漏焊、过焊,裂纹等外观缺陷问题,提出一种开集分类Openmax方法优化网络节点MoblieNetV2模型完成焊接件外观缺陷的自动识别检测方法。将算力要求较高的模型训练过程在高性能PC端完成,训练完成的优化...
针对电子接插件生产过程中表面焊点的漏焊、过焊,裂纹等外观缺陷问题,提出一种开集分类Openmax方法优化网络节点MoblieNetV2模型完成焊接件外观缺陷的自动识别检测方法。将算力要求较高的模型训练过程在高性能PC端完成,训练完成的优化识别模型部署至资源受限的嵌入式终端完成工厂环境的图像识别推理检测。详细阐述了小样本焊接件标准与缺陷图像下的数据集的采样,增强与标记,PC端网络模型的构建、优化与训练,以及嵌入式终端推理模型的工程组织设计与推理实现。工厂实测表明,所设计的网络模型标准焊件识别率达到95.5%,缺陷件分类识别率为96%,符合厂家的识别率要求。
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关键词
移动网络节点网络V2
焊接件
缺陷检测
开集分类
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职称材料
题名
基于MoblieNetV2的焊接件外观缺陷检测研究
1
作者
杨绚渊
王宜怀
机构
苏州大学计算机科学与
技术
学院
泰州职业技术学院人工智能与大数据学院
出处
《传感技术学报》
北大核心
2025年第9期1575-1586,共12页
基金
国家自然科学基金项目(62372317)
江苏省高职院校教师专业带头人高端研修项目资助项目(2023GRFX065)。
文摘
针对电子接插件生产过程中表面焊点的漏焊、过焊,裂纹等外观缺陷问题,提出一种开集分类Openmax方法优化网络节点MoblieNetV2模型完成焊接件外观缺陷的自动识别检测方法。将算力要求较高的模型训练过程在高性能PC端完成,训练完成的优化识别模型部署至资源受限的嵌入式终端完成工厂环境的图像识别推理检测。详细阐述了小样本焊接件标准与缺陷图像下的数据集的采样,增强与标记,PC端网络模型的构建、优化与训练,以及嵌入式终端推理模型的工程组织设计与推理实现。工厂实测表明,所设计的网络模型标准焊件识别率达到95.5%,缺陷件分类识别率为96%,符合厂家的识别率要求。
关键词
移动网络节点网络V2
焊接件
缺陷检测
开集分类
Keywords
MobileNetV2
welding components
defect detection
openmax
分类号
TP316.2 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MoblieNetV2的焊接件外观缺陷检测研究
杨绚渊
王宜怀
《传感技术学报》
北大核心
2025
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